• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.33-41
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• 2011

전통적인 텍스트 기반 패스워드들은 가장 일반적인 인증 방법으로 사용되고 있음에도 불구하고, 추측, 사전공격, 키 로거, 훔쳐보기와 같은 심각한 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위한 대안으로 그래피컬 패스워드에 대한 연구 및 개발이 이루어져 왔다. 하지만 그래피컬 패스워드는 전통적인 텍스트 기반 패스워드에 비해 오히려 훔쳐보기 공격에 더 취약하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 훔쳐보기 방지를 위한 한글 기반의 새로운 패스워드 입력 방법을 제안한다. 제안 방법은 패스워드로 한글을 사용하고, 사용자가 패스워드를 직접 입력하는 대신 회전하는 그리드 상에 패스워드를 위치시키도록 한다. 제안 방법은 로그인 화면에서 사용자의 패스워드를 유인 문자와 함께 보여줌으로써 공격자가 패스워드를 훔쳐보는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 제안 방법에 대한 무작위 공격, 사전공격 및 훔쳐보기 공격에 대한 안전성을 분석하였으며, 분석 결과는 이들 공격에 대해 안전하다는 것을 보여준다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.18-23
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• 2015

본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.737-744
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• 2005

본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1-10
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• 2022

시각장애인들은 상품들에 대한 점자 정보와 지원 시스템의 부재로 인해 소매점을 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 그에 따라 본 연구에서는 소매점 내 상품을 인식하고, 이를 음성으로 해설하는 시스템의 기본 알고리즘을 제안한다. 우선, 딥러닝 모델이 입력 이미지에서 손 객체와 상품 객체를 감지한다. 그리고 각 객체의 좌표 정보를 계산하여 손 객체와 가장 많이 겹치는 상품 객체를 찾는다. 그 상품을 사용자가 선택한 상품이라고 판단한 뒤, 해당 상품의 대한 영양 정보를 Text-To-Speech를 사용하여 읽어준다. 평가 결과, 학습 모델의 성능이 높은 것을 확인하였다. 본 알고리즘은 시각장애인의 소매점 이용을 지원하는 시스템 구축에 적극적으로 활용될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3991-4010
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• 2021

The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.15-30
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• 2023

근래에 트랜스포머(Transformer) 구조를 기초로 하는 ChatGPT와 같은 생성모델이 크게 주목받고 있다. 트랜스포머는 다양한 신경망 모델에 응용되는데, 구글의 BERT(bidirectional encoder representations from Transformers) 문장생성 모델에도 사용된다. 본 논문에서는, 한글로 작성된 영화 리뷰에 대한 댓글이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 텍스트 이진 분류모델을 생성하기 위해서, 사전 학습되어 공개된 BERT 다국어 문장생성 모델을 미세조정(fine tuning)한 후, 새로운 한국어 학습 데이터셋을 사용하여 전이학습(transfer learning) 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해서 104 개 언어, 12개 레이어, 768개 hidden과 12개의 집중(attention) 헤드 수, 110M 개의 파라미터를 사용하여 사전 학습된 BERT-Base 다국어 문장생성 모델을 사용했다. 영화 댓글을 긍정 또는 부정 분류하는 모델로 변경하기 위해, 사전 학습된 BERT-Base 모델의 입력 레이어와 출력 레이어를 미세 조정한 결과, 178M개의 파라미터를 가지는 새로운 모델이 생성되었다. 미세 조정된 모델에 입력되는 단어의 최대 개수 128, batch_size 16, 학습 횟수 5회로 설정하고, 10,000건의 학습 데이터셋과 5,000건의 테스트 데이터셋을 사용하여 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9582, 손실 0.1177, F1 점수 0.81인 문장 감정 이진 분류모델이 생성되었다. 데이터셋을 5배 늘려서 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9562, 손실 0.1202, F1 점수 0.86인 모델을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.826-836
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• 2010

본 논문은 RBMT, SMT, PBMT를 활용한 직렬 연결 방식의 하이브리드 번역 시스템을 제안한다. 번역 시스템은 입력된 문장에 대하여 구문 분석을 진행한 후, 이 정보를 바탕으로 구문 변환과 개체명 인식을 한다. 이 결과값을 의사 문장으로 변형, 문장 분리 규칙이 적용 가능할 경우, 분리된 문장에 대하여 다중 디코딩을 수행하고, 후처리기에서 접합 규칙에 따라 번역문을 생성하였다. 실험을 통하여 어순 배치의 경우 distortion 모델에 의존하지 않고 구문 변환(rule-based syntactic transfer)규칙을 사용하는 것이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• 영어어문교육
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• 제12권4호
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• pp.253-276
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• 2006

The purpose of this study is to compare and analyze the aspects of task-based materials in high school English textbooks for first year students in Korea. Based on the theoretical backgrounds for designing communicative tasks and the basic contents of the 7th national curriculum for English, a total of six different qualitative evaluation categories of task-based materials are constructed. The six categories include input data, settings, activity types, language skills, activity themes, and communicative functions. The results of the data analysis showed that the regulations of the 7th national English curriculum, which were aimed at improving the students' communicative abilities, were properly reflected in the materials of task-based activities of all textbooks. On the other hand, a few problems were found in some textbooks: too many individual tasks; being out of proportion in presenting task types and themes; non-systematic introduction of language skills, etc. To conclude, a few suggestions are made to provide some meaningful considerations for the text material developers in order to produce better textbooks in the future: task goals and rationale that encourage the learner's positive motivation; authenticity of input data based on the real-world context; a collaborative learning environment that enhances communicative interaction; a proportional representation of the various activity types including creative problem-solving procedures; systematic introduction of integrated language skills, etc.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제30권2호
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• pp.23-39
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• 2013

Objectives: This study was conducted to investigate practical experiences of telemedicine of community health practitioners(CHPs). Methods: Qualitative data were collected by in-depth interviews from 10 CHPs who have experiences in managing telemedicine system. All interviews were recorded and transcribed according to qualitative conventional content analysis processes. Results: As a result, 32 themes were deduced and 11 theme clusters and 3 categories were formed and each coding categories were derived directly from the text data. 11 theme clusters derived from the 32 meaningful themes were as follows: Human resources, equipments and systems, computer program (Input resources), human resource management, patient registration and management, medication, laboratory test (Progress), benefits in telemedicine system managing, difficulties in telemedicine system managing, complains in telemedicine system managing, client responses to telemedicine system (Outcome evaluation). 3 categories derived 11 theme clusters were 'input', 'progress', and 'outcome evaluation'. Conclusions: This study has contributed to the understanding of operation of telemedicine by CHPs in community health posts. For more systematic and comprehensive management, further study should be conducted to reflect experience and positions of public health center physicians, collaborative hospital physician and patients.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.82-91
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• 1991

본 논문에서는, 후지쯔의 음성 자동인식 관련 제품 개발의 역사, 현재의 상품, 그리고 앞으로의 연구 개발에 대해서 소개한다. 현재는 4,000단어로 부터 12,000단어를 인식하는 특정 화자형의 F2360, 17단어를 인식하는 불특정 화자형의 F2355 L/S를 판매하고 있으며, 앞으로의 연구 개발로는 음소 변형에 적극적으로 대처하고, 자연적인 발성을 인식하기 위한 기초 기술을 개발할 계획에 있다. 인식할 단어의 문자 표기에 음향 segment 변형 규칙을 적용하여 음향 segment network를 자동 생산하여서 입력 음성과의 조합을 행한다. 이 기초 기술을 대어휘 단어 음성 인식에 응용하기 위해서 필요한 단어 후보 선택 방식, 문절 발성을 문장 입력에 응용하기 위한 문절 후보 생성 방식과 문 검사 방식에 대해서도 서술한다.